基于视觉加权的最大连通面积直方图检索

提出一种对最大连通面积直方图进行视觉加权的图像检索方法。该方法首先计算像素点颜色复杂度和视觉权值;然后找出HSV颜色量化空间下各种颜色等级的最大连通区域;再采用像素点的视觉权重,计算连通区域所对应的视觉权值;最后构造出视觉加权的最大连通面积直方图特征,并利用适于该特征的相似性度量函数实现检索。实验表明检索结果更加符合人的视觉感知。     

学生成绩评定方法研究

分别用x2拟合检验法、直方图和Q-Q分布图从直观和理论两方面出发验证学生成绩是否呈正态分布,通过图象与应用概率统计知识有机结合,运用数学软件对数据进行处理,达到验证研究的目的。     

基于极坐标直方图的图像检索算法

提出了一种新的基于极坐标直方图的轮廓形状描述与图像检索算法。提取轮廓中能够反映轮廓形状特征的尖点和均匀采样点;分别将两类特征点向轮廓质心引向量得到两个特征向量集;最后利用两个特征向量集得到的两类极坐标直方图构造目标形状描述符。实验结果表明,该算法不仅能够很好的描述相关形状的轮廓特征,而且其特征描述具有尺度、旋转、平移不变性,同时提高了图像检索的准确率和查全率。     

为苍白的图片注入活力

曲线是Photoshop的基本调整工具之一。一旦明白了曲线图表和下面直方图之间的关系,我们就可以快速、简便和有目的地优化图片。     

基于颜色信息的视频检索系统的实现

针对某电视台在转播节目时需要自动切换图像内容的要求，设计并实现了一套视频检索系统。这套系统充分利用彩色图像的颜色信息和颜色直方图的唯一性，通过计算两帧图像之间简化的直方图距离来判断它们是否相似。从实验结果看，这套系统能够快速，准确地从序列中检索出“感兴趣”的图像，并且自动切换成自己的视频内容，在“感兴趣”序列结束时也能快速地给出相应判断，整个系统基本满足应用的要求。     

基于均值漂移的视觉运动目标跟踪方法

视觉运动目标跟踪在军事与民用领域都有广阔的应用前景,由于实际环境的复杂性与运动目标的易变性,视觉运动目标跟踪具有很大的挑战。采用基于颜色分布的核函数直方图,实现了基于均值漂移的跟踪算法,仿真实验表明了这种方法的有效性。     

基于二维直方图与FCM相结合的图像快速分割方法

基于二维直方图的模糊聚类分割方法,可以有效地抑制噪声。但是FCM(模糊C均值)算法用于图像聚类时最大的缺点是运算开销太大,进而限制了该算法在图像分割中的应用。通过构造合理的二维直方图,并筛选出符合规定条件的元素作为聚类样本,再结合FCM算法进行图像分割。实验结果表明该方法具有与基于一维直方图的模糊聚类分割方法速度相近,但却比其分割精度高很多的良好特点。     

基于旋转不变的角点匹配方法

针对存在旋转的两幅图像,提出了基于主方向和灰度相关的角点匹配方法.构造每个角点邻域的梯度直方图,以确定角点的主方向.在匹配过程中,用极线约束确定一幅图像中的角点在另一幅图像中的候选匹配角点;建立待匹配角点和候选匹配角点的左右邻域窗口,并根据两角点的主方向旋转右邻域窗口,再进行灰度相关系数计算,确定最终匹配的角点;最后用松弛法消除虚假匹配.该算法首次将经典的灰度相关法应用在大旋转和平移的宽基线图像匹配中,克服了传统灰度相关法不能处理大旋转的图像匹配问题.实验结果表明:本方法具有稳定性、可靠性和快速性,有一定的实用价值.     

基于斑点统计特性保持的SAR影像迭代滤波

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像中的斑点现象是地物后向散射信号相互干扰产生的,其虽然类似噪声却涉及地物目标的散射特征.同一地物目标的散射特征可通过斑点统计分布模型来刻画,因此降噪过程中可通过恢复影像斑点的统计分布特性来保留斑点包含的地物散射信息.基于该思想,提出一种基于斑点统计特性保持的SAR影像迭代滤波算法.该算法假设给定SAR影像的统计分布函数是先验已知的,即建模为混合Gamma分布,其分布参数可利用影像的像素值估计;接着基于构建的混合Gamma分布模型,运用EM(Expectation Maximization)算法分割影像中的同质区域;再针对不同同质区域,选取拟合误差较大的灰度级,根据分割结果计算像素值为该灰度级的像素的密度,判断其是否是异常像素,并对异常像素运用Frost滤波器进行降噪.重复上述步骤,直到滤波后的影像直方图较好地服从统计分布函数.GF-3和Radarsat-2 SAR影像数据实验结果表明,该算法在保证影像质量的前提下,不仅能获得较好的统计建模结果,而且较好地抑制了相干斑噪声,实现影像降噪.     

基于图像分析的光学伪装效果评价方法研究

传统的伪装评价方法受到很多条件的限制,需要客观定量反映伪装效果的评价方法.基于量化颜色直方图对伪装方案与实际背景的颜色相似度进行定量评价,利用灰度共生矩阵和小波变换方法计算伪装与背景的纹理相似度.该评价方法不仅能表示伪装与背景的颜色和纹理相似程度,还能反映不同观察距离上伪装与背景的纹理相似度.